使用 PointNet 对点云进行分类:此演示展示了如何使用对 PointNet 使用深度学习的方法对点云进行分类。-matlab开发

上传者: 38509082 | 上传时间: 2021-11-23 20:50:36 | 文件大小: 24.01MB | 文件类型: -
[英语] 这个例子展示了如何训练 PointNet [1] 网络进行点云分类。点云数据由各种传感器获取,例如激光雷达、雷达、深度相机和 iPad LiDAR。这个例子在 3D 点上训练 PointNet 分类器iPad LiDAR扫描的云。由于这个例子只是为了展示如何使用MatLab实现PointNet分类器,因此训练和测试相同的点云进行分类。请使用您的数据进行更多探索。注意本示例是基于Matlab官方创建的文件 [2]。 [日本人]在本例中,3D 点云通过深度学习点云学习方法(PointNet)进行分类。 PointNet [1] 将点云作为输入并返回其类别。此示例基于 MATLAB 官方文档 [2]。 iPad LiDAR 获取的点云作为样本数据。用作训练数据和测试数据的点云存储在所谓的数据存储中,可以在不消耗大量内存的情况下高效地进行学习和验证。在这里,我们将使用我们自己的数据存储

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